ノンパラメトリックベイズアプローチに基づく音響ィベント検出

摘要

膨大な音や映像のメディアデータを自在に検索して活用するためには，付随するテキストデータに頼るだけではなく，それぞれの中身を表す情報を，音や映像自体から自動的に引き出す技術が必要不可欠である.本稿では，ノンパラメトリックベイズ手法を用いて，複数の音響イベントが重なり合った音響信号から，音響イベントの種類や数，各イベントの発音区間をすベて，教師なしで学習する手法を提案し，その評価実験結果を述べる.%As the amount of available multimedia data increases, the technique to automatically extract the significant information from audio or video files is crucial to application in multimedia search. In this paper, we propose a Bayesian unsupervised method for temporally locating overlapping audio events and learning the number of the events and the acoustic characteristics in an audio mixture signal. Experimental results show that our method characterizes the audio events effectively.